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基于“最小二乘法”下节能量归一化处理实例分析

2021-11-20陈少杰李江玲中国船级社质量认证公司陕西分公司陕西西安710065

化工管理 2021年29期
关键词:标准煤单耗最小二乘法

陈少杰,李江玲(中国船级社质量认证公司陕西分公司,陕西 西安 710065)

0 引言

随着中国对国际承诺二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,争取在2060年前实现碳中和,各相关部委为实现该目标出台了一系列举措,节能减排工作也即将迎来又一次快速发展时期。随着节能减排技术改造项目纷纷落地实施,如何准确核算项目的实际节能量、减排量显得尤为重要,本文主要通过实例来论证,基于“最小二乘法”下的双因素归一化处理,在节能量计算时的应用。

1 归一化

国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会于2018年9月17日发布的GB/T 13234—2018《用能单位节能量计算方法》中对节能量的计算提出了新的要求,首次提出如用能单位能源消耗受相关变量影响,应通过归一化来消除基期和报告期之间由于相关变量变化所带来的影响[1]。归一化,是指为了达到满足同等需要或达到相同目的的要求,根据相关变量的变化关系,对能源消耗数据进行修正的过程[2]。

2 最小二乘法

最小二乘法是一种数学数据处理和优化的手段,应用最小二乘法原理对实验和测量数据进行处理时,所得到的测量结果的残余误差平方和为最小[3],又称最小平方法,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配,同时也可用于曲线拟合。

3 节能量计算实例

3.1 案例介绍

陕北地区某化工厂动力锅炉房有两台燃煤锅炉,为车间供应中压蒸汽,其耗煤量主要受蒸汽产量影响,同时与环境温度有一定关系。企业与2019年12月底对锅炉运行参数进行优化,并对锅炉部分部件进行更换和维修,锅炉房2019、2020年度实际耗煤量、蒸汽产量、月平均气温如表1和表2所示。

表1 基准期(2019年)耗煤量、蒸汽产量和月平均气温数据

表2 报告期(2020年)耗煤量、蒸汽产量和月平均气温数据

3.2 建立回归模型

文章根据GB/T 13234—2018中的后推法进行归一化。利用EXCEL中“数据分析”,采用“最小二乘法”,对表1中基准期(2019年)耗煤量(Y)、蒸汽产量(X1)和月平均气温(X2)两个相关变量进行回归分析,分析结果如表3、表4所示。

表4 方差分析

基期归一化校准模型:

式中:Y为耗煤量(吨标准煤(tce));X1为蒸汽产量(t);X2为月平均气温(℃)。

3.3 模型有效性分析

统计学中拟合优度R2越接近1.0,拟合度越好,从表3可知R2(Adjusted R Square)=0.995 9,充分说明因变量(Y)、与两个自变量(X1和X2)高度相关,拟合度优,模型有效。

表3 分析结果输出摘要

3.4 节能量计算结果

将报告期(2020年)蒸汽产量和月平均气温数据代入式(1)中,可以得到后推校准后的基期月度耗煤量,则项目节能量计算为公式(2),计算表如表5所示,经计算,节能量为2 716.76 tce。

表5 报告期节能量

式中:ΔE为节能量(吨标准煤(tce));Ejj为后推校准后基期耗煤量(吨标准煤(tce));Ebs为报告期实际耗煤量(吨标准煤(tce))。

4 与单耗法计算相比

按照GB/T 13234—2009企业节能量计算方法中,本项目锅炉工艺参数优化技术措施节能量计算公式如下:

式中:ΔEti为节能技术措施节能量(吨标准煤(tce));eth为实施节能技术措施前单位蒸汽耗煤量(吨标准煤每吨蒸汽(tce/t蒸));etq为实施节能技术措施后单位蒸汽耗煤量(吨标准煤每吨蒸汽(tce/t蒸));Pth为实施节能技术措施后蒸汽产量(吨蒸汽(t蒸))。

单耗法节能量计算如表6所示,本案例双因素归一法计算节能量,考虑蒸汽产量(X1)和月平均气温(X2)两个自变量对因变量(耗煤量Y)的影响,即对节能量的影响。与单耗法计算结果相比,更加准确并符合实际,节能量增加230.33 tce,偏差率8.48%。企业通过锅炉节能技术改造实际减排CO2相比单耗法增加638 t,减排SO2增加1.59 t,减排PM增加0.46 t,减排NOX增加1.86 t,减排CO增加0.67 t,按照节能量300元/tce补贴计算,可增加企业补助资金7万元左右。

表6 单耗法节能量计算

5 结语

文章通过实例分析介绍了在双因素影响下,基于“最小二乘法”原理进行归一化处理,并对回归模型进行分析和验证,进而计算项目节能量。通过实例验证了基于“最小二乘法”原理进行归一化处理的可行性、可靠性和合理性。但在实际项目节能量计算中,也会碰到用能单位能源消耗受多个相关变量影响,一般需要借助市场上成熟的数学统计分析软件进行归一化处理,目前市场上成熟的数学统计分析软件参差不齐,也无法满足所有类型项目节能量计算,同时也会增加相关机构的投入。文章建议,针对超过两个相关变量均对能源消耗有影响时,可对相关变量进行简单分析,遴选出对因变量影响最大的两个自变量,再通过“最小二乘法”进行归一化处理,来满足实际需要,具有一定的可操作性。

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